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Python時系列分析クックブック I ―前処理―

T. A. Atwan(著)/黒川 利明(訳)

T. A. Atwan(著)/黒川 利明(訳)

定価 3,850 円(本体 3,500 円+税)

A5判/244ページ
刊行日:2023年11月01日
ISBN:978-4-254-12294-7 C3004

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内容紹介

Time Series Analysis with Python Cookbookを2分冊で翻訳。I巻では時系列データの取扱いの基礎を取り上げ,Pythonで解析するための事前の準備について具体的に解説。〔内容〕環境構築/ライブラリ/ファイル入出力/データベース入出力/日付と時刻/欠測データ/外れ値

編集部から

目次

1. 時系列分析を始める
 技術要件
 レシピ1 開発環境の設定
 レシピ2 Python ライブラリをインストール
 レシピ3 JupyterLab とJupyterLab 拡張をインストール
2. ファイルから時系列データを読む
 技術要件
 レシピ4 CSV や他の区切り符号ファイルからデータを読み込む
 レシピ5 Excel ファイルからデータを読み込む
 レシピ6 URL からデータを読み込む
 レシピ7 SAS データセットからデータを読み込む
3. データベースから時系列データを読む
 技術要件
 レシピ8 リレーショナルデータベースからデータを読み込む
 レシピ9 Snowflake からデータを読み込む
 レシピ10 ドキュメントデータベース(MongoDB)からデータを読み込む
 レシピ11 API を使ってサードパーティの金融データを読み込む
 レシピ12 時系列データベース(InfluxDB)からデータを読み込む
4. 時系列データをファイルに保存
 技術要件
 レシピ13 pickle で時系列データのシリアライゼーション
 レシピ14 CSV や他の区切り付きファイルを出力
 レシピ15 Excel ファイルを出力
 レシピ16 プライベートS3 バケットにデータを保存
5. 時系列データをデータベースに保存
 技術要件
 レシピ17 リレーショナルデータベース(PostgreSQL とMySQL)に時系列データを書き出す
 レシピ18 MongoDB に時系列データを書き出す
 レシピ19 InfluxDB に時系列データを書き出す
 レシピ20 Snowflake に時系列データを書き出す
6. Python の日付と時刻を扱う
 技術要件
 レシピ21 DatetimeIndex を扱う
 レシピ22 DateTime にフォーマット引数を与える
 レシピ23 Unix epoch タイムスタンプを扱う
 レシピ24 時間差を扱う
 レシピ25 DateTime をタイムゾーン情報で変換する
 レシピ26 日付オフセットを扱う
 レシピ27 カスタム営業日を扱う
7. 欠測データを扱う
 技術要件
 欠測データの理解
 レシピ28 データ品質をチェックする
 レシピ29 欠測データをpandas で一変量補完する
 レシピ30 欠測データをscikit-learn で一変量補完する
 レシピ31 欠測データを多変量補完する
 レシピ32 欠測データを内挿補完する
8. 統計手法を使って外れ値を検出
 技術要件
 外れ値の理解
 レシピ33 時系列データのリサンプリング
 レシピ34 可視化を用いた外れ値検出
 レシピ35 テューキー法を用いた外れ値検出
 レシピ36 z 値を用いた外れ値検出
 レシピ37 修正z 値を用いた外れ値検出
訳者あとがき
索引

執筆者紹介

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